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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning

Te-Ming Huang Vojislav Kecman Ivica Kopriva

Resumen/Descripción – provisto por la editorial

No disponible.

Palabras clave – provistas por la editorial

Data Mining and Knowledge Discovery; Appl.Mathematics/Computational Methods of Engineering; Artificial Intelligence (incl. Robotics)

Disponibilidad

Institución detectada	Año de publicación	Navegá	Descargá	Solicitá
No detectada	2006	SpringerLink

Información

Tipo de recurso:

libros

ISBN impreso

978-3-540-31681-7

ISBN electrónico

978-3-540-31689-3

Editor responsable

Springer Nature

País de edición

Reino Unido

Fecha de publicación

2006

Información sobre derechos de publicación

Cobertura temática

Ciencias de la computación e información

Ingeniería eléctrica, electrónica e informática

Tabla de contenidos

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doi: 10.1007/3-540-31689-2_1

Introduction

Palabras clave: Learning Algorithm; Independent Component Analysis; Hyperspectral Image; Independent Component Analysis; Label Data.

Pp. 1-9

doi: 10.1007/3-540-31689-2_2

Support Vector Machines in Classification and Regression — An Introduction

Palabras clave: Support Vector Machine; Training Data; Support Vector; Feature Space; Input Space.

Pp. 11-60

doi: 10.1007/3-540-31689-2_3

Iterative Single Data Algorithm for Kernel Machines from Huge Data Sets: Theory and Performance

Palabras clave: Equality Constraint; Decision Function; Kernel Matrix; Bias Term; Sequential Minimal Optimization.

Pp. 61-95

doi: 10.1007/3-540-31689-2_4

Feature Reduction with Support Vector Machines and Application in DNA Microarray Analysis

Palabras clave: Vasoactive Intestinal Peptide; Follicular Lymphoma; Gene Ranking; Recursive Feature Elimination; Preprocessing Procedure.

Pp. 97-123

doi: 10.1007/3-540-31689-2_5

Semi-supervised Learning and Applications

Palabras clave: Label Data; Unlabeled Data; Consistency Method; Label Point; Manifold Approach.

Pp. 125-173

doi: 10.1007/3-540-31689-2_6

Unsupervised Learning by Principal and Independent Component Analysis

Palabras clave: Principal Component Analysis; Mutual Information; Independent Component Analysis; Speech Signal; Unsupervised Learn.

Pp. 175-208